Con el objetivo de estratificar a los pacientes según niveles de riesgo para optimizar la atención que reciben, farmacéuticos del Hospital General Universitario Gregorio Marañón, de Madrid, han diseñado el Proyecto OptimIA: Optimizando la atención farmacéutica en el paciente hospitalizado, un futuro impulsado por la Inteligencia Artificial; una iniciativa que ha resultado ganadora del IV Foro de Innovación de la Sociedad Española de Farmacia Hospitalaria (SEFH).
Para conocer los detalles del proyecto, este periódico ha visitado el Servicio de Farmacia del hospital madrileño, donde su autora principal, Beatriz Torroba, farmacéutica especialista, nos ha explicado en qué consiste y qué objetivos persigue. "Estratificar adecuadamente a los pacientes es una necesidad común en la inmensa mayoría de hospitales. Lo que buscamos con esta herramienta es clasificar según el nivel de riesgo e identificar a aquellos pacientes a los que nuestro trabajo va a aportar mayor beneficio", afirma.
El proyecto se encuentra en su fase inicial, pero sus autores tienen bien definida cuál es la hoja de ruta que deben seguir para llevarlo a la práctica. Tal y como explica su autora principal, consiste en un software, desarrollado a partir del sistema de historia clínica electrónica, en el que los farmacéuticos puedan registrar intervenciones, incluir valoraciones y añadir información. La intención es que, a partir de la información clínica y de los datos añadidos por los especialistas, el programa cree un sistema de clasificación de pacientes en base a un algoritmo previamente establecido.
"Se basa en lo que se conoce como machine learning. Lo que se busca es que el programa sea capaz de filtrar a los pacientes a partir de la información estructurada de la que dispone, atendiendo a un algoritmo, pero también que aprenda de toda la información que le vamos aportando con nuestras intervenciones, para que la analice, la incorpore y vaya mejorando", detalla Torroba.
Esta mejora a la que se refiere la farmacéutica responde, en buena parte, no solo a la necesidad de crear herramientas digitales que ayuden a estratificar pacientes atendiendo a niveles de riesgo, sino también a esa estratificación se evalúe, se vea si es la adecuada y se actualice en función de las necesidades asistenciales reales.
Diferentes variables
En cuanto a las variables que deben integrar el algoritmo para clasificar a los pacientes, Torroba expone: "Además de variables clínicas y farmacológicas, deben tenerse en cuenta variables sociales y demográficas. La idea es poder conjugar todas ella y, unidas a las intervenciones que vayamos haciendo, darle al programa más robustez a la hora de estratificar".
Y es que se trata de un programa que, lejos de ser estático, busca, como subraya Torroba, una "mejora continua". Es decir, busca ir actualizándose y evidenciar cuáles son las variables que más aportan y que más beneficios generan en los pacientes.
Para ejemplificar cómo sería su aplicación práctica, Torroba explica: "El programa tendría un funcionamiento similar al triaje que hay en Urgencias, con una escala de prioridad y colores que ayuden a identificar a aquellos pacientes en los que debemos focalizar la atención. Esto además, nos permitiría conocer cuáles requieren más atención y acciones específicas por nuestra parte".
La IA como base
En todo el planteamiento de este proyecto, la inteligencia artificial (IA) juega un papel primordial, ya que es la base de todo el proceso de autoaprendizaje del programa y lo que permitirá esa mejora continua a partir de todos los datos de la historia clínica y de las informaciones que los farmacéuticos añadan a raíz de sus intervenciones. "Los farmacéuticos de hospital tenemos acceso a muchísimos datos y la IA nos puede ayudar a estructurarlos y ordenarlos para que podamos utilizarlos de la mejor forma posible en pro de la salud de nuestros pacientes", asegura Torroba.
Sobre esta cuestión, la farmacéutica señala que los cimientos de la iniciativa ya están fijados y que ahora la IA y las nuevas tecnologías serán los pilares sobre los que seguir construyéndola. "La base ya está planteada y queremos desarrollarla subiéndonos al carro de la inteligencia artificial para no quedarnos atrás. Es un tren al que debemos subirnos sí o sí para seguir avanzando y creciendo de cara al futuro".
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